%0 Journal Article
%T 发电机组汽门系统的多模型自学习控制
%A 袁小芳
%A 王耀南
%A 孙炜
%A 吴亮红
%J 控制与决策
%P 769-773
%D 2007
%X 针对发电机组的非线性、大范围运行等实际问题,研究了用于汽门系统的多模型自学习控制(MMSC).首先根据各种工况下的样本数据归纳出模糊控制规则;然后由模糊聚类算法将多种工况约简为典型工况,得到相应的子模型模糊控制(FLC).以子模型FLC输出的加权集成作为MMSC的控制输出,而加权系数取决于子模型匹配度.在子模型FLC学习优化中,由支持向量机离线逼近模糊规则曲面,再由梯度下降算法在线自学习.仿真实验验证了所设计控制器的优良性能.
%K 智能控制
%K 汽门控制
%K 模糊控制
%K 支持向量机
%K 自学习
%U http://www.kzyjc.net:8080/CN/abstract/abstract9058.shtml